机电设备的优化设计、状态监测及故障诊断存在大量非线性工程优化问题,难以用精确的数学模型进行描述,而蚁群优化算法存在的正反馈机制使其在机电工程领域的应用成为可能。本文通过对蚁群算法在机电工程优化中存在的问题进行分析,提出基于动态认知分布式多维自适应蚁群算法改进性优化模型。构建了分布式系统通信模型、提出分布式系统时间同步技术,设计了多维系统各子蚁群时间同步方案以及信息融合时间窗口开启策略;针对影响蚁群算法的主要参数,提出动态认知的参数自适应调整改进算法,实现算法初期路径选择的多样性、成熟后可提高算法的寻优效率;引入时间同步、信息融合、多维信息交换等关键技术。以解决TSP问题为例,因启发式因子、信息素挥发因子等主要参数变化对蚁群最优路径影响进行仿真分析。在动态认知分布式多维自适应蚁群优化算法的智能集成优化框架下,对带式输送机软起动技术特点以及起动过程中的动力学性能进行分析,通过构建不同的设计知识,设计了基于晶闸管组成的异步电机软起动控制策略,建立蚁群算法PID参数优化模型,通过仿真实验证明了算法的有效性。在智能集成优化框架启发下,基于信息融合技术,设计分布式多智能体状态监测与故障诊断系统。将蚁群算法与聚类分析结合,在带式输送机运行状态监测与故障诊断中,将蚁群算法聚类分析转化为故障样本与各自聚类中心欧氏距离总和最小问题。采用正交试验分析法、归一化数据处理、聚类分析法等,通过对表征的同一故障的信息进行融合,降低系统误报的概率,对带式输送机故障处理有更高的可信度、可靠度,并进行了实验验证。